在當今數據驅動的環境中，數據中心運營商越來越多地轉向人工智能(AI)和機器學習(ML)工具。這些工具可提供滿足市場需求所需的更快速度和更低延遲，在優化現有數據中心基礎設施、實現准確的數據分析和更快的決策以及提高運營自動化方面發揮着至關重要的作用。

根據調查發現，57%的數據中心所有者最近表示，他們愿意信任AI模型來推動運營決策。其中一個原因是AI/ML爲運營商提供了更好地了解數據中心內流程成功與否的工具。

因此，他們可以制定新的战略和模式，使其產出在財務和運營上更成功。AI/ML工具還可以實現設施內的實時維護，使運營更加節能。

市場創新

如果要成功使用這些工具，同樣的運營商需要市場上最新的解決方案。我們現在看到400和800G光收發器能夠支持AI/ML工具。

例如，當從基於串行中央處理單元(CPU)的架構，遷移到圖形處理單元(GPU)中的並行數據流時，這些可以增強帶寬密集型數據流的處理。

一旦在現有數據中心基礎設施中實現這些功能，就可以加速數據傳輸，同時提供額外的功能來增加運營商可用的存儲和計算能力。

當然，許多企業已經意識到400G和800G收發器如何支持AI/ML工具，而且對這些工具的需求幾乎是無止境的。隨着企業开始向市場推出這些解決方案，光學元件和模塊企業的股價去年上漲了200-300%。然而，這些產品成功運行所需的帶寬量，加上市場上缺乏兼容的解決方案，使得選擇最“合適”的光收發器成爲一項挑战。

一個有吸引力的選擇

理論上，從成熟的網絡設備制造商(NEM)那裏購买這些收發器似乎是一個明智的選擇。毫無疑問，他們的收發器支持AI/ML的能力，但大多數NEM的規模使“個性化”服務成爲不可能。他們往往缺乏資源來开發量身定制的解決方案，並對整個交付過程進行監督。

第三方供應商正是在這種情形下脫穎而出。這些企業通常比NEM同行規模更小，但可以提供與傳統產品相當的光學元件，而且交貨時間更快，支持更強大。

這些第三方供應商中最好的供應商會進行100%的測試，以保證他們的解決方案在用於數據中心之前能夠反映客戶的數據流。這意味着運營商可以根據自己的獨特需求定制收發器，而不必擔心被“鎖定”到特定制造商和不合適的產品系列。

這一測試過程還可以幫助緩解對性能的擔憂。優質的第三方供應商在客戶環境中並行測試其光學解決方案，以保證其性能水平與運營商，通過成熟的“大牌”制造商所習慣的性能水平相同。這使客戶能夠相信其運營中使用的收發器將提供有效利用AI/ML工具所需的必要性能。

提供最佳性能

如果選擇了合適的第三方供應商，客戶不僅將受益於一流的收發器，而且還將受益於一流的服務。購买支持AI/ML的光收發器的企業在直接從NEM訂購時，往往會遇到交貨時間長和交貨延遲的問題。使用第三方供應商可以讓運營商避免這些不必要的麻煩，並從從訂單到交貨的壓縮時間表中受益。在一個零部件供應與否決定運營成敗的行業，第三方供應商正發揮着巨大的作用。

該服務還擴展到爲運營商提供交付後的支持，一些第三方供應商爲客戶提供全天候的支持團隊和工程師。通過確保客戶產品處於工作狀態並在初始銷售後繼續滿足要求，可以輕松維護400G和800G收發器以及AI/ML工具的一致性和可靠性。

AI/ML工具是實現諸多優勢的關鍵，它們可以減少組織的碳足跡或數據中心設施所需的人工。通過AI/ML實現的自動化甚至可以讓運營商有時間制定战略業務計劃。然而，只有選擇正確的收發器和正確的提供商才能實現這一點。

現在，第三方供應商在光學元件方面爲企業提供了更多的選擇，在數據中心基礎設施方面，第三方供應商應該被視爲可行的替代方案。

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標題：數據中心運營新趨勢：AI/ML成爲運營商第一選擇？

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